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集成学习是一种机器学习范式，它结合了多个模型的预测来提高整体的性能。这种方法通常比单独使用任何一个构成模型都要强大，因为它可以减少个体模型的偏差和方差，从而提高预测的准确性和稳定性。
集成学习可以分为两大类：Bagging（自举汇聚法）和Boosting（提升法）。
Bagging：在这种技术中，多个模型并行独立地在数据集的不同子集上进行训练（通常是通过自助采样得到的）。然后，这些模型的预测结果通常会通过投票（对于分类问题）或平均（对于回归问题）来汇总。一个著名的Bagging算法是随机森林，它由多个决策树组成，每个决策树在不同的样本子集上训练，最终通过多数投票或平均来做出预测。
Boosting：与Bagging不同，Boosting中的模型是顺序训练的。每个后续模型都专注于纠正前一个模型的错误。这意味着每个模型都在调整其前一个模型的表现不佳的区域。Boosting通常使用加权的训练数据，其中错误分类的观察会被赋予更大的权重。因此，后续模型会专注于这些难以分类的观察。最后，所有模型的预测被加权组合以产生最终预测。一个著名的Boosting算法是AdaBoost。
还有一种特别的集成学习方法叫做Stacking（堆叠），它将不同的模型输出作为输入特征来训练一个新的模型，从而结合各个基础模型的优势。
集成学习的成功关键在于其构成模型的多样性。如果所有的模型都是相同的，那么集成不会比单个模型更好。因此，集成学习算法通常需要确保模型之间有足够的差异，这样才能从不同的角度捕捉数据的模式。
在实践中，集成方法已被证明在许多机器学习任务上非常有效，包括分类、回归和排名问题。它们可以显著提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险，并且通常在各种数据科学竞赛和实际应用中表现优异。
